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摘要: 原创出处 https://mp.weixin.qq.com/s/K-8aNF3gqg3ekrRbTsjo9w 「CR7」欢迎转载,保留摘要,谢谢!


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Hello World

在展开深入分析之前,咱们先来看一个官方示例:

出处来源于ThreadLocal类上的注释,其中main方法是笔者加上的。

 1import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;
2
3public class ThreadId {
4 // Atomic integer containing the next thread ID to be assigned
5 private static final AtomicInteger nextId = new AtomicInteger(0);
6
7 // Thread local variable containing each thread's ID
8 private static final ThreadLocal<Integer> threadId = new ThreadLocal<Integer>() {
9 @Override
10 protected Integer initialValue() {
11 return nextId.getAndIncrement();
12 }
13 };
14
15 // Returns the current thread's unique ID, assigning it if necessary
16 public static int get() {
17 return threadId.get();
18 }
19
20 public static void main(String[] args) {
21 for (int i = 0; i < 5; i++) {
22 new Thread(new Runnable() {
23 @Override
24 public void run() {
25 System.out.println("threadName=" + Thread.currentThread().getName() + ",threadId=" + ThreadId.get());
26 }
27 }).start();
28 }
29 }
30}

运行结果如下:

1threadName=Thread-0,threadId=0
2threadName=Thread-1,threadId=1
3threadName=Thread-2,threadId=2
4threadName=Thread-3,threadId=3
5threadName=Thread-4,threadId=4

我问:看完这个例子,您知道ThreadLocal是干什么的了吗?
您答:不知道,没感觉,一个hello world的例子,完全激发不了我的兴趣。
您问:那个谁,你敢不敢举一个生产级的、工作中真实能用的例子?
我答:得,您是”爷”,您说啥我就做啥。还记得《Spring Cloud Netflix Zuul源码分析之请求处理篇》中提到的RequestContext吗?这就是一个生产级的运用啊。Zuul核心原理是什么?就是将请求放入过滤器链中经过一个个过滤器的处理,过滤器之间没有直接的调用关系,处理的结果都是存放在RequestContext里传递的,而这个RequestContext就是一个ThreadLocal类型的对象啊!!!

 1public class RequestContext extends ConcurrentHashMap<String, Object> {
2
3 protected static final ThreadLocal<? extends RequestContext> threadLocal = new ThreadLocal<RequestContext>() {
4 @Override
5 protected RequestContext initialValue() {
6 try {
7 return contextClass.newInstance();
8 } catch (Throwable e) {
9 throw new RuntimeException(e);
10 }
11 }
12 };
13
14 public static RequestContext getCurrentContext() {
15 if (testContext != null) return testContext;
16
17 RequestContext context = threadLocal.get();
18 return context;
19 }
20}

以Zuul中前置过滤器DebugFilter为例:

 1public class DebugFilter extends ZuulFilter {
2
3 @Override
4 public Object run() {
5 // 获取ThreadLocal对象RequestContext
6 RequestContext ctx = RequestContext.getCurrentContext();
7 // 它是一个map,可以放入数据,给后面的过滤器使用
8 ctx.setDebugRouting(true);
9 ctx.setDebugRequest(true);
10 return null;
11 }
12}

您问:那说了半天,它到底是什么,有什么用,能不能给个概念?
我答:能!必须能!!!

What is this

它是啥?它是一个支持泛型的java类啊,抛开里面的静态内部类ThreadLocalMap不说,其实它没几行代码,不信,您自己去看看。它用来干啥?类上注释说的很明白:

  • 它能让线程拥有了自己内部独享的变量
  • 每一个线程可以通过get、set方法去进行操作
  • 可以覆盖initialValue方法指定线程独享的值
  • 通常会用来修饰类里private static final的属性,为线程设置一些状态信息,例如user ID或者Transaction ID
  • 每一个线程都有一个指向threadLocal实例的弱引用,只要线程一直存活或者该threadLocal实例能被访问到,都不会被垃圾回收清理掉

爱提问的您,一定会有疑惑,demo里只是调用了ThreadLocal.get()方法,它如何实现这伟大的一切呢?这就是笔者下面要讲的内容,走着~~~

我有我的map

话不多说,我们来看get方法内部实现:

get()源码

 1public T get() {
2 Thread t = Thread.currentThread();
3 ThreadLocalMap map = getMap(t);
4 if (map != null) {
5 ThreadLocalMap.Entry e = map.getEntry(this);
6 if (e != null) {
7 @SuppressWarnings("unchecked")
8 T result = (T)e.value;
9 return result;
10 }
11 }
12 return setInitialValue();
13}

逻辑很简单:

  • 获取当前线程内部的ThreadLocalMap
  • map存在则获取当前ThreadLocal对应的value值
  • map不存在或者找不到value值,则调用setInitialValue,进行初始化

setInitialValue()源码

 1private T setInitialValue() {
2 T value = initialValue();
3 Thread t = Thread.currentThread();
4 ThreadLocalMap map = getMap(t);
5 if (map != null)
6 map.set(this, value);
7 else
8 createMap(t, value);
9 return value;
10}

逻辑也很简单:

  • 调用initialValue方法,获取初始化值【调用者通过覆盖该方法,设置自己的初始化值】
  • 获取当前线程内部的ThreadLocalMap
  • map存在则把当前ThreadLocal和value添加到map中
  • map不存在则创建一个ThreadLocalMap,保存到当前线程内部

时序图

为了便于理解,笔者特地画了一个时序图,请看:

get方法时序图get方法时序图

小结

至此,您能回答ThreadLocal的实现原理了吗?没错,map,一个叫做ThreadLocalMap的map,这是关键。每一个线程都有一个私有变量,是ThreadLocalMap类型。当为线程添加ThreadLocal对象时,就是保存到这个map中,所以线程与线程间不会互相干扰。总结起来,一句话:我有我的young,哦,不对,是我有我的map。弄清楚了这些,是不是使用的时候就自信了很多。但是,这是不是就意味着可以大胆的去使用了呢?其实,不尽然,有一个“大坑”在等着你。

神奇的remove

那个“大坑”指的就是因为ThreadLocal使用不当,会引发内存泄露的问题。笔者给出两段示例代码,来说明这个问题。

代码出处来源于Stack Overflow:https://stackoverflow.com/questions/17968803/threadlocal-memory-leak

示例一:

 1public class MemoryLeak {
2
3 public static void main(String[] args) {
4 new Thread(new Runnable() {
5 @Override
6 public void run() {
7 for (int i = 0; i < 1000; i++) {
8 TestClass t = new TestClass(i);
9 t.printId();
10 t = null;
11 }
12 }
13 }).start();
14 }
15
16 static class TestClass{
17 private int id;
18 private int[] arr;
19 private ThreadLocal<TestClass> threadLocal;
20 TestClass(int id){
21 this.id = id;
22 arr = new int[1000000];
23 threadLocal = new ThreadLocal<>();
24 threadLocal.set(this);
25 }
26
27 public void printId(){
28 System.out.println(threadLocal.get().id);
29 }
30 }
31}

运行结果:

 10
21
32
43
5...省略...
6440
7441
8442
9443
10444
11Exception in thread "Thread-0" java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
12 at com.gentlemanqc.MemoryLeak$TestClass.<init>(MemoryLeak.java:33)
13 at com.gentlemanqc.MemoryLeak$1.run(MemoryLeak.java:16)
14 at java.lang.Thread.run(Thread.java:745)

对上述代码稍作修改,请看:

 1public class MemoryLeak {
2
3 public static void main(String[] args) {
4 new Thread(new Runnable() {
5 @Override
6 public void run() {
7 for (int i = 0; i < 1000; i++) {
8 TestClass t = new TestClass(i);
9 t.printId();
10 t.threadLocal.remove();
11 }
12 }
13 }).start();
14 }
15
16 static class TestClass{
17 private int id;
18 private int[] arr;
19 private ThreadLocal<TestClass> threadLocal;
20 TestClass(int id){
21 this.id = id;
22 arr = new int[1000000];
23 threadLocal = new ThreadLocal<>();
24 threadLocal.set(this);
25 }
26
27 public void printId(){
28 System.out.println(threadLocal.get().id);
29 }
30 }
31}

运行结果:

10
21
32
43
5...省略...
6996
7997
8998
9999

一个内存泄漏,一个正常完成,对比代码只有一处不同:t = null改为了t.threadLocal.remove();哇,神奇的remove!!!笔者先留个悬念,暂且不去分析原因。我们先来看看上述示例中涉及到的两个方法:set()和remove()。

set(T value)源码

1public void set(T value) {
2 Thread t = Thread.currentThread();
3 ThreadLocalMap map = getMap(t);
4 if (map != null)
5 map.set(this, value);
6 else
7 createMap(t, value);
8}

逻辑很简单:

  • 获取当前线程内部的ThreadLocalMap
  • map存在则把当前ThreadLocal和value添加到map中
  • map不存在则创建一个ThreadLocalMap,保存到当前线程内部

remove源码

1public void remove() {
2 ThreadLocalMap m = getMap(Thread.currentThread());
3 if (m != null)
4 m.remove(this);
5}

就一句话,获取当前线程内部的ThreadLocalMap,存在则从map中删除这个ThreadLocal对象。

小结

讲到这里,ThreadLocal最常用的四种方法都已经说完了,细心的您是不是已经发现,每一个方法都离不开一个类,那就是ThreadLocalMap。所以,要更好的理解ThreadLocal,就有必要深入的去学习这个map。

无处不在的ThreadLocalMap

还是老规矩,先来看看类上的注释,翻译过来就是这么几点:

  • ThreadLocalMap是一个自定义的hash map,专门用来保存线程的thread local变量
  • 它的操作仅限于ThreadLocal类中,不对外暴露
  • 这个类被用在Thread类的私有变量threadLocals和inheritableThreadLocals上
  • 为了能够保存大量且存活时间较长的threadLocal实例,hash table entries采用了WeakReferences作为key的类型
  • 一旦hash table运行空间不足时,key为null的entry就会被清理掉

我们来看下类的声明信息:

 1static class ThreadLocalMap {
2
3 // hash map中的entry继承自弱引用WeakReference,指向threadLocal对象
4 // 对于key为null的entry,说明不再需要访问,会从table表中清理掉
5 // 这种entry被成为“stale entries”
6 static class Entry extends WeakReference<ThreadLocal<?>> {
7 /** The value associated with this ThreadLocal. */
8 Object value;
9
10 Entry(ThreadLocal<?> k, Object v) {
11 super(k);
12 value = v;
13 }
14 }
15
16 private static final int INITIAL_CAPACITY = 16;
17
18 private Entry[] table;
19
20 private int size = 0;
21
22 private int threshold; // Default to 0
23
24 private void setThreshold(int len) {
25 threshold = len * 2 / 3;
26 }
27
28 ThreadLocalMap(ThreadLocal<?> firstKey, Object firstValue) {
29 table = new Entry[INITIAL_CAPACITY];
30 int i = firstKey.threadLocalHashCode & (INITIAL_CAPACITY - 1);
31 table[i] = new Entry(firstKey, firstValue);
32 size = 1;
33 setThreshold(INITIAL_CAPACITY);
34 }
35}

当创建一个ThreadLocalMap时,实际上内部是构建了一个Entry类型的数组,初始化大小为16,阈值threshold为数组长度的2/3,Entry类型为WeakReference,有一个弱引用指向ThreadLocal对象。

为什么Entry采用WeakReference类型?

Java垃圾回收时,看一个对象需不需要回收,就是看这个对象是否可达。什么是可达,就是能不能通过引用去访问到这个对象。(当然,垃圾回收的策略远比这个复杂,这里为了便于理解,简单给大家说一下)。

jdk1.2以后,引用就被分为四种类型:强引用、弱引用、软引用和虚引用。强引用就是我们常用的Object obj = new Object(),obj就是一个强引用,指向了对象内存空间。当内存空间不足时,Java垃圾回收程序发现对象有一个强引用,宁愿抛出OutofMemory错误,也不会去回收一个强引用的内存空间。而弱引用,即WeakReference,意思就是当一个对象只有弱引用指向它时,垃圾回收器不管当前内存是否足够,都会进行回收。反过来说,这个对象是否要被垃圾回收掉,取决于是否有强引用指向。ThreadLocalMap这么做,是不想因为自己存储了ThreadLocal对象,而影响到它的垃圾回收,而是把这个主动权完全交给了调用方,一旦调用方不想使用,设置ThreadLocal对象为null,内存就可以被回收掉。

内存溢出问题解答

至此,该做的铺垫都已经完成了,此时,我们可以来看看上面那个内存泄漏的例子。示例中执行一次for循环里的代码后,对应的内存状态:

循环一次内存状态循环一次内存状态

  • t为创建TestClass对象返回的引用,临时变量,在一次for循环后就执行出栈了
  • thread为创建Thread对象返回的引用,run方法在执行过程中,暂时不会执行出栈

调用t=null后,虽然无法再通过t访问内存地址,但是当前线程依旧存活,可以通过thread指向的内存地址,访问到Thread对象,从而访问到ThreadLocalMap对象,访问到value指向的内存空间,访问到arr指向的内存空间,从而导致Java垃圾回收并不会回收int[1000000]@541这一片空间。那么随着循环多次之后,不被回收的堆空间越来越大,最后抛出java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space。
您问:那为什么调用t.threadLocal.remove()就可以呢?
我答:这就得看remove方法里究竟做了什么了,请看:

remove时序图

是不是恍然大悟?来看下调用remove方法之后的内存状态:

remove后内存状态

因为remove方法将referent和value都被设置为null,所以ThreadLocal@540和Memory$TestClass@538对应的内存地址都变成不可达,Java垃圾回收自然就会回收这片内存,从而不会出现内存泄漏的错误。

小结

呼应文章开头提到的《Spring Cloud Netflix Zuul源码分析之请求处理篇》,其中就有一个非常重要的类:ZuulServlet,它就是典型的ThreadLocal在实际场景中的运用案例。请看:

 1public void service(javax.servlet.ServletRequest servletRequest, javax.servlet.ServletResponse servletResponse) throws ServletException, IOException {
2 try {
3 init((HttpServletRequest) servletRequest, (HttpServletResponse) servletResponse);
4 RequestContext context = RequestContext.getCurrentContext();
5 context.setZuulEngineRan();
6 try {
7 preRoute();
8 } catch (ZuulException e) {
9 error(e);
10 postRoute();
11 return;
12 }
13 try {
14 route();
15 } catch (ZuulException e) {
16 error(e);
17 postRoute();
18 return;
19 }
20 try {
21 postRoute();
22 } catch (ZuulException e) {
23 error(e);
24 return;
25 }
26
27 } catch (Throwable e) {
28 error(new ZuulException(e, 500, "UNHANDLED_EXCEPTION_" + e.getClass().getName()));
29 } finally {
30 RequestContext.getCurrentContext().unset();
31 }
32}

您有没有发现,一次HTTP请求经由前置过滤器、路由过滤器、后置过滤器处理完成之后,都会调用一个方法,没错,就是在finally里,RequestContext.getCurrentContext().unset()。走进RequestContext一看:

1public void unset() {
2 threadLocal.remove();
3}

看到没有,神器的remove又出现了。讲到这里,您是否get到ThreadLocal正确的使用”姿势”呢?

ThreadLocalMap之番外篇

笔者之前写过关于TreeMap和HashMap的文章,凡是Map的实现,都有自己降低哈希冲突和解决哈希冲突的方法。在这里,ThreadLocalMap是如何处理的呢?请往下看。

如何降低哈希冲突

回顾ThreadLocalMap添加元素的源码:

  • 方式一:构造方法
  • 方式二:set方法

其中i就是ThreadLocal在ThreadLocalMap中存放的索引,计算方式为:key.threadLocalHashCode & (len-1)。我们先来看threadLocalHashCode是什么?

1private final int threadLocalHashCode = nextHashCode();

也就是说,每一个ThreadLocal都会根据nextHashCode生成一个int值,作为哈希值,然后根据这个哈希值&(数组长度-1),从而获取到哈希值的低N位(以len为16,16-1保证低四位都是1,从而获取哈希值本身的低四位值),从而获取到在数组中的索引位置。那它是如何降低哈希冲突的呢?玄机就在于这个nextHashCode方法。

1private static AtomicInteger nextHashCode = new AtomicInteger();
2
3private static final int HASH_INCREMENT = 0x61c88647;
4
5private static int nextHashCode() {
6 return nextHashCode.getAndAdd(HASH_INCREMENT);
7}

0x61c88647是什么?转化为十进制是1640531527。2654435769转换成int类型就是-1640531527。2654435769等于(根号5-1)/2乘以2的32次方。(根号5-1)/2是什么?是黄金分割数,近似为0.618。也就是说0x61c88647理解为一个黄金分割数乘以2的32次方。有什么好处?它可以神奇的保证nextHashCode生成的哈希值,均匀的分布在2的幂次方上,且小于2的32次方。来看例子:

 1public class ThreadLocalHashCodeTest {
2
3 private static AtomicInteger nextHashCode =
4 new AtomicInteger();
5
6 private static final int HASH_INCREMENT = 0x61c88647;
7
8 private static int nextHashCode() {
9 return nextHashCode.getAndAdd(HASH_INCREMENT);
10 }
11
12 public static void main(String[] args){
13 for (int i = 0; i < 16; i++) {
14 System.out.print(nextHashCode() & 15);
15 System.out.print(" ");
16 }
17 System.out.println();
18 for (int i = 0; i < 32; i++) {
19 System.out.print(nextHashCode() & 31);
20 System.out.print(" ");
21 }
22 System.out.println();
23 for (int i = 0; i < 64; i++) {
24 System.out.print(nextHashCode() & 63);
25 System.out.print(" ");
26 }
27 }
28}

输出结果:

10 7 14 5 12 3 10 1 8 15 6 13 4 11 2 9
216 23 30 5 12 19 26 1 8 15 22 29 4 11 18 25 0 7 14 21 28 3 10 17 24 31 6 13 20 27 2 9
316 23 30 37 44 51 58 1 8 15 22 29 36 43 50 57 0 7 14 21 28 35 42 49 56 63 6 13 20 27 34 41 48 55 62 5 12 19 26 33 40 47 54 61 4 11 18 25 32 39 46 53 60 3 10 17 24 31 38 45 52 59 2 9

看见没有,元素索引值完美的散列在数组当中,并没有出现冲突。

如何解决哈希冲突

ThreadLocalMap采用黄金分割数的方式,大大降低了哈希冲突的情况,但是这种情况还是存在的,那如果出现,它是怎么解决的呢?请看:

 1private void set(ThreadLocal<?> key, Object value) {
2
3 Entry[] tab = table;
4 int len = tab.length;
5 int i = key.threadLocalHashCode & (len-1);
6
7 // 出现哈希冲突
8 for (Entry e = tab[i];
9 e != null;
10 e = tab[i = nextIndex(i, len)]) {
11 ThreadLocal<?> k = e.get();
12
13 // 如果是同一个对象,则覆盖value值
14 if (k == key) {
15 e.value = value;
16 return;
17 }
18
19 // 如果key为null,则替换它的位置
20 if (k == null) {
21 replaceStaleEntry(key, value, i);
22 return;
23 }
24
25 // 否则往后一个位置找,直到找到空的位置
26 }
27
28 tab[i] = new Entry(key, value);
29 int sz = ++size;
30 if (!cleanSomeSlots(i, sz) && sz >= threshold)
31 rehash();
32}

当出现哈希冲突时,它的做法看是否是同一个对象或者是是否可以替换,否则往后移动一位,继续判断。

1private static int nextIndex(int i, int len) {
2 return ((i + 1 < len) ? i + 1 : 0);
3}

扩容

通过set方法里的代码,我们知道ThreadLocalMap扩容有两个前提:

  • !cleanSomeSlots(i, sz)
  • size >= threshold

元素个数大于阈值进行扩容,这个很好理解,那么还有一个前提是什么意思呢?我们来看cleanSomeSlots()做了什么:

 1private boolean cleanSomeSlots(int i, int n) {
2 boolean removed = false;
3 Entry[] tab = table;
4 int len = tab.length;
5 do {
6 i = nextIndex(i, len);
7 Entry e = tab[i];
8 if (e != null && e.get() == null) {
9 n = len;
10 removed = true;
11 i = expungeStaleEntry(i);
12 }
13 } while ( (n >>>= 1) != 0);
14 return removed;
15}

方法上注释写的很明白,从当前插入元素位置,往后扫描数组中的元素,判断是否是“stale entry”。在前面将ThreadLocalMap类声明信息的时候讲过,“stale entry”表示的是那些key为null的entry。cleanSomeSlots方法就是找到他们,调用expungeStaleEntry方法进行清理。如果找到,则返回true,否则返回false。
您问:为什么扩容要看它的返回值呢?
我答:因为一旦找到,就调用expungeStaleEntry方法进行清理。

 1private int expungeStaleEntry(int staleSlot) {
2 Entry[] tab = table;
3 int len = tab.length;
4
5 // expunge entry at staleSlot
6 tab[staleSlot].value = null;
7 tab[staleSlot] = null;
8 size--;
9
10 // 省略
11}

看到没有,size会减一,那么添加元素导致size加1,cleanSomeSlots一旦找到,则会清理一个或者多个元素,size减去的最少为1,所以返回true,自然就没有必要再判断size是否大于等于阈值了。
好了,前提条件一旦满足,则调用rehash方法,此时还未扩容:

1private void rehash() {
2 // 先清理stale entry,会导致size变化
3 expungeStaleEntries();
4
5 // 如果size大于等于3/4阈值,则扩容
6 if (size >= threshold - threshold / 4)
7 resize();
8}

哈哈,这里才是真正的扩容,要进行扩容:

  1. 当前插入元素的位置,往后没有需要清理的stale entry
  2. size大于等于阈值
  3. 清理掉stale entry之后,size大于等于3/4阈值

既然搞清楚了条件,那么满足后,又是如何扩容的呢?

 1private void resize() {
2 Entry[] oldTab = table;
3 int oldLen = oldTab.length;
4 int newLen = oldLen * 2;
5 // 新建一个数组,按照2倍长度扩容
6 Entry[] newTab = new Entry[newLen];
7 int count = 0;
8
9 for (int j = 0; j < oldLen; ++j) {
10 Entry e = oldTab[j];
11 if (e != null) {
12 ThreadLocal<?> k = e.get();
13 if (k == null) {
14 e.value = null; // Help the GC
15 } else {
16 // key不为null,重新计算索引位置
17 int h = k.threadLocalHashCode & (newLen - 1);
18 while (newTab[h] != null)
19 h = nextIndex(h, newLen);
20 // 插入新的数组中索引位置
21 newTab[h] = e;
22 count++;
23 }
24 }
25 }
26
27 // 阈值为长度的2/3
28 setThreshold(newLen);
29 size = count;
30 table = newTab;
31}

两倍长度扩容,重新计算索引,扩容的同时也顺便清理了key为null的元素,即stale entry,不再存入扩容后的数组中。

补充

不知您有没有注意到,ThreadLocalMap中出现哈希冲突时,它是线性探测,直到找到空的位置。这种效率是非常低的,那为什么Java大神们写代码时还要这么做呢?笔者认为取决于它采用的哈希算法,正因为nextHashCode(),保证了冲突出现的可能性很低。而且ThreadLocalMap在处理过程中非常注意清理”stale entry”,及时释放出空余位置,从而降低了线性探测带来的低效。

文章目录
  1. 1. Hello World
  2. 2. What is this
  3. 3. 我有我的map
    1. 3.0.1. get()源码
    2. 3.0.2. setInitialValue()源码
    3. 3.0.3. 时序图
    4. 3.0.4. 小结
  • 4. 神奇的remove
    1. 4.0.1. 示例一:
    2. 4.0.2. set(T value)源码
    3. 4.0.3. remove源码
    4. 4.0.4. 小结
  • 5. 无处不在的ThreadLocalMap
    1. 5.1. 为什么Entry采用WeakReference类型?
      1. 5.1.1. 内存溢出问题解答
      2. 5.1.2. 小结
  • 6. ThreadLocalMap之番外篇
    1. 6.0.1. 如何降低哈希冲突
    2. 6.0.2. 如何解决哈希冲突
    3. 6.0.3. 扩容
    4. 6.0.4. 补充